Quelles tendances data en cette rentrée 2024 ? le TOP 3 selon Smartpoint, le spécialiste en ingénierie de la data.

En cette rentrée 2024, le paysage technologique continue d’évoluer à une vitesse fulgurante, porté par des avancées majeures dans l’intelligence artificielle, les architectures de données modulaires et la cybersécurité. Ces innovations transforment la manière dont les entreprises gèrent, exploitent et sécurisent leurs données. Smartpoint, expert en ingénierie de la data depuis sa création, vous présente les trois tendances clés à suivre pour rester à la pointe de ces évolutions.

1) Développement assisté par l’IA

Le développement logiciel connaît une transformation majeure avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA). L’IA générative et le machine learning (ML) sont désormais utilisés pour assister les ingénieurs dans la création, le test et la livraison d’applications. Selon Gartner, d’ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels en entreprise utiliseront des assistants de codage IA, contre moins de 10 % en 2023. Cette tendance reflète l’énorme potentiel de l’IA pour automatiser des tâches complexes, améliorer la productivité, et réduire les erreurs dans les processus de développement​.

Il en est de même dans l’écosystème Data !

Citons pour exemple Snowflake qui exploite l’IA et le machine learning pour offrir une exploitation automatisée des données via des outils comme Snowpark, qui permet de développer et exécuter des modèles de machine learning directement dans le cloud. Les utilisateurs peuvent ingérer et analyser des données à grande échelle tout en intégrant des modèles prédictifs et génératifs pour des insights avancés​.

Informatica, avec CLAIRE Engine, son moteur d’IA intégré dans Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC), automatise l’ingestion et la gestion des données tout en utilisant des algorithmes de machine learning pour optimiser l’orchestration et la qualité des données. Cela permet de tirer parti de l’IA pour automatiser des processus complexes et accélérer l’exploration de données

Enfin, connu pour sa plateforme Lakehouse, Databricks combine data lakes et data warehouses, et intègre des capacités avancées d’IA générative et de machine learning via MLflow. La plateforme permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’IA directement sur les données, facilitant l’exploitation rapide et automatisée pour des analyses prédictives et des cas d’usage d’IA générative

2) Architectures de données modulaires pour plus de flexibilité pour des besoins évolutifs

Les architectures de données modulaires permettent une adaptabilité rapide aux changements des besoins métiers et technologiques. Ces architectures se composent de modules indépendants qui peuvent être développés, déployés, et mis à jour de manière autonome, offrant ainsi une flexibilité accrue. Un exemple courant est l’architecture microservices, où chaque service gère un aspect spécifique des données (comme la gestion des utilisateurs ou l’analyse des transactions), facilitant l’évolution et l’évolutivité de l’ensemble du système. Un autre exemple est l’architecture orientée événements (Event-Driven Architecture), utilisée dans des systèmes nécessitant une réponse en temps réel, où les composants modulaires réagissent aux événements au lieu de suivre un flux de données linéaire.

Enfin, les plateformes dites Data Mesh décentralisent la gestion des données en permettant à chaque domaine de traiter ses propres données comme un produit. Ces approches modulaires répondent à des besoins croissants en termes de traitement distribué, de résilience, et d’optimisation des flux de données complexes​.

Pour exemples, citons AWS Lambda et Google Cloud Functions qui utilisent des architectures orientées événements et microservices pour permettre aux développeurs de créer des applications réactives en temps réel. Chaque fonction Lambda ou Cloud Function peut être déclenchée par un événement spécifique (comme l’arrivée de nouvelles données ou une modification dans un système), permettant une gestion modulaire des processus métiers complexes.

3) Cybersécurité et intégration dans la gestion des données

En cette rentrée 2024, la protection des données et l’intégration efficace des systèmes sont plus que jamais aux cœur des préoccupations des entreprises. Les éditeurs de solutions Data intègrent de plus en plus l’IA et le machine learning pour renforcer la sécurité tout en facilitant l’exploitation des données. Par exemple, IBM Watsonx propose des outils de surveillance et d’analyse des données en temps réel, permettant de détecter et prévenir les cybermenaces, tout en assurant une intégration fluide avec les infrastructures existantes​.

Fivetran quant à lui se concentre sur l’automatisation de l’ingestion des données tout en offrant des fonctionnalités avancées de cybersécurité. Cela permet une protection des données continue tout au long des processus d’intégration, tout en restant compétitif en termes de coûts et de simplicité de déploiement​.

Citons également Elastic, avec sa solution Elastic Stack (ELK), qui se positionne comme un leader dans l’ingestion, le stockage et la restitution des données en temps réel. Elastic intègre des fonctionnalités avancées de machine learning pour détecter les anomalies dans les flux de données, renforcer la sécurité et offrir une visibilité complète des environnements IT. Cette approche proactive permet non seulement de protéger les données mais aussi d’améliorer l’intégration avec les systèmes existants.


Vous souhaitez intégrer ces avancées technologiques au sein de vos systèmes d’information ou explorer les opportunités qu’elles peuvent offrir à votre organisation ? Faites appel à Smartpoint pour transformer vos défis en solutions concrètes et innovantes. Contactez-nous dès maintenant pour en savoir plus sur la manière dont nos experts peuvent vous accompagner dans cette démarche.


Pour aller plus loin :

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    Testing et l’Intelligence Artificielle pour Smartpoint

    Le développement des technologies d’intelligence artificielle (IA) transforme profondément le domaine du testing logiciel. Les DSI voient en l’IA une opportunité pour améliorer l’efficacité, la précision et la couverture des tests. Voici comment l’IA révolutionne les pratiques de testing et offre des stratégies pour intégrer ces avancées dans les processus de développement logiciel.

    On estime que l’IA peut augmenter la couverture de test jusqu’à 30% et réduire les coûts de 20%

    Forrester

    1. L’Impact de l’IA sur le Testing Logiciel

    L’IA permet une automatisation intelligente des tests. Elle génère automatiquement des cas de test en analysant les exigences logicielles, ce qui couvre un plus grand nombre de scénarios avec une précision accrue. De plus, les algorithmes de machine learning peuvent détecter et s’adapter aux changements dans le code, réduisant ainsi l’effort manuel nécessaire pour mettre à jour les scripts de test. Par exemple, l’IA peut automatiser les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests de bout en bout et les tests de performance.

    En matière de détection des anomalies, l’IA analyse les logs d’exécution et les comportements des applications pour identifier des anomalies subtiles. Grâce à l’apprentissage continu, elle optimise les processus de test et améliore la détection des défauts.

    L’IA joue également un rôle crucial dans les pratiques de DevOps. Elle facilite l’intégration continue en permettant des tests automatisés qui s’exécutent parallèlement aux déploiements, assurant une validation rapide et efficace du code. Les algorithmes d’IA peuvent aussi prédire les impacts des modifications et déterminer les meilleures stratégies de déploiement pour minimiser les risques et les interruptions.

    2. Stratégies pour Intégrer l’IA dans les Processus de Testing

    Pour intégrer l’IA dans les processus de testing, il est essentiel de bien évaluer et sélectionner les outils d’IA. Une analyse des besoins spécifiques en matière de testing et des Proof of Concept (PoC) permettent de tester les capacités des outils d’IA avant leur déploiement à grande échelle. Chez Smartpoint, nous utilisons notamment Applitools, Selenium, Testim, Katalon Studio, Eggplant, Functionize, Umicore, UFT, BrowserStack, Test.AI, AutonomIQ ou encore Sealights.

    La formation des équipes est également cruciale. Il est important de former les équipes de développement et de test aux nouvelles technologies et outils d’IA, et d’encourager une culture de l’innovation.

    Ensuite, il est nécessaire de s’assurer que les nouveaux outils d’IA s’intègrent avec les processus existants. Commencer par automatiser les tâches répétitives et chronophages, puis étendre progressivement l’utilisation de l’IA à des domaines plus complexes du testing, garantit une adoption fluide.

    3. Avantages et Défis de l’IA dans le Testing

    L’intégration de l’IA dans le testing logiciel offre plusieurs avantages. Elle améliore l’efficacité des tests, permet de couvrir un plus grand nombre de scénarios et de configurations, et améliore la détection des défauts. Cependant, elle pose également des défis, tels que la complexité de mise en œuvre, la dépendance à la qualité des données de formation, et la résistance au changement des équipes.

    Voici quelques exemples d’applications concrètes de l’IA dans le testing :

    • L’IA peut être utilisée pour générer des données de test réalistes à partir de données historiques ou de simulations. Cela peut être particulièrement utile pour tester des applications qui traitent de grandes quantités de données.
    • L’IA peut être utilisée pour identifier des cas de test critiques en analysant le code source et les exigences d’une application. Cela permet de s’assurer que les tests les plus importants sont exécutés en premier.
    • L’IA peut être utilisée pour prédire les échecs de test en analysant les résultats des tests précédents. Cela permet d’anticiper les problèmes et de prendre des mesures préventives.

    L’intégration de l’intelligence artificielle dans le testing logiciel représente une avancée majeure pour les DSI et les grandes entreprises. En adoptant des stratégies bien planifiées et en surmontant les défis inhérents, les organisations peuvent tirer parti des capacités de l’IA pour améliorer la qualité, l’efficacité et la rapidité de leurs processus de développement logiciel. Smartpoint, en tant qu’ESN spécialisée en ingénierie de la data, est idéalement positionnée pour guider les entreprises dans cette transformation et leur permettre de tirer pleinement parti des innovations en matière de testing et d’IA.

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      IA et Data Architecture : Révolutionnez la gestion et l’analyse de vos données.

      Exploitez la puissance de l’IA pour automatiser, optimiser et analyser vos données avec des architectures data modernes. Découvrez les avantages, les cas d’utilisation et les étapes clés pour adopter ce changement porteur d’une transformation profonde.

      L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur le monde de la gestion et de l’analyse des données. En intégrant des technologies d’IA dans l’architecture des données, les entreprises peuvent automatiser des processus complexes, améliorer la précision des analyses et prendre des décisions basées sur des insights profonds et continuellement mis à jour.

      Dans cet article d’expert, nous explorons les avantages de l’adoption d’une architecture data moderne avec l’IA. Nous couvrons les points suivants :

      • Automatisation des processus de données : L’IA peut automatiser la collecte, le nettoyage, la transformation et l’analyse des données, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la gestion des données.
      • Intelligence et insights : L’IA peut générer des insights précieux à partir des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et d’optimiser leurs opérations.
      • Cas d’utilisation : Nous présentons des exemples concrets d’entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer leur gestion et leur analyse des données.
      • Étapes clés pour adopter une architecture data moderne avec l’IA : Nous fournissons des conseils pratiques pour aider les entreprises à démarrer leur parcours vers une architecture data moderne avec l’IA.

      En adoptant une architecture data moderne avec l’IA, les entreprises peuvent :

      • Réduire les coûts de gestion des données
      • Améliorer la qualité et la précision des données
      • Accélérer le processus de prise de décision
      • Développer de nouveaux produits et services
      • Gagner un avantage concurrentiel


      L’automatisation des processus est l’un des apports majeurs de l’IA dans l’architecture des données. Voici quelques domaines où l’IA joue un rôle crucial :

      • Collecte et Ingestion des données : Les systèmes d’IA peuvent automatiser la collecte de données à partir de sources diverses, y compris les données structurées et non structurées, les flux de données en temps réel et les bases de données traditionnelles. Des algorithmes de machine learning permettent de filtrer, nettoyer et normaliser ces données en temps réel, améliorant ainsi leur qualité dès le départ.
      • Nettoyage et préparation des Données : L’IA peut détecter et corriger automatiquement les anomalies, les doublons et les valeurs manquantes dans les jeux de données. Elle applique des règles de validation et de transformation des données, rendant ces dernières prêtes pour l’analyse sans intervention humaine.
      • Optimisation des requêtes et des analyses : Les moteurs de recommandation alimentés par l’IA peuvent suggérer des requêtes optimisées et des analyses prédictives en fonction des comportements passés des utilisateurs et des patterns détectés dans les données.

      L’IA apporte une dimension d’intelligence et de prédiction dans l’architecture des données, permettant des analyses plus avancées et pertinentes :

      • Analyse prédictive : En exploitant des algorithmes de machine learning, les systèmes peuvent prévoir des tendances futures à partir des données historiques. Cela est particulièrement utile pour les prévisions de ventes, la gestion des stocks, la maintenance prédictive et la détection de fraudes.
      • Analyse prescriptive : L’IA ne se contente pas de prédire les tendances, elle peut également prescrire des actions à entreprendre pour atteindre des objectifs spécifiques. Par exemple, dans le domaine du marketing, l’IA peut recommander les meilleures actions à entreprendre pour optimiser les campagnes publicitaires en temps réel.
      • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Les technologies de NLP permettent de comprendre et d’analyser les données textuelles non structurées comme les commentaires des clients, les avis sur les produits, et les rapports d’analyse. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l’analyse des sentiments, la surveillance de la réputation et la détection des tendances émergentes.

      • Détection des fraudes : Les algorithmes de machine learning peuvent analyser des millions de transactions en temps réel pour détecter des patterns de fraude potentiels, offrant une protection accrue et une réactivité optimale.
      • Maintenance prédictive : En analysant les données issues des capteurs IoT installés sur les machines, l’IA peut prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent, permettant ainsi de planifier les interventions de maintenance et d’optimiser les opérations.
      • Personnalisation des expériences clients : Les systèmes d’IA analysent les comportements des utilisateurs pour offrir des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction des clients.

      • Biais algorithmiques : Il est crucial de s’assurer que les algorithmes d’IA ne reproduisent pas ou n’amplifient pas les biais présents dans les données d’entraînement. Une gouvernance stricte et une surveillance continue des modèles sont nécessaires pour garantir l’équité et la transparence.
      • Confidentialité des données : L’utilisation de l’IA nécessite souvent l’accès à des volumes importants de données, ce qui pose des défis en matière de confidentialité et de protection des données. Les entreprises doivent adopter des pratiques robustes de sécurité des données et se conformer aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD.
      • Explicabilité et transparence : Les décisions prises par des algorithmes d’IA doivent être explicables et transparentes pour gagner la confiance des utilisateurs. Il est essentiel de développer des modèles d’IA interprétables et de documenter les processus décisionnels.


      L’intégration de l’IA dans l’architecture des données ne se limite pas à l’automatisation et à l’analyse avancée. Elle ouvre également la voie à l’innovation continue :

      • IA et Edge Computing : L’intégration de l’IA avec le edge computing permet de traiter les données au plus près de leur source, réduisant ainsi la latence et permettant des actions en temps réel, cruciales pour des secteurs comme la santé ou l’industrie 4.0.
      • Apprentissage Automatique en Continu : Les systèmes d’IA peuvent être conçus pour apprendre en continu à partir des nouvelles données, s’adaptant ainsi aux changements et améliorant leur précision et leur efficacité au fil du temps.
      • Plateformes d’IA en tant que Service (AIaaS) : Les solutions AIaaS offrent aux entreprises la possibilité de déployer rapidement des capacités d’IA sans avoir à investir massivement dans des infrastructures ou des compétences spécialisées, accélérant ainsi l’adoption de l’IA.

      l’IA est un levier puissant pour transformer l’architecture des données, rendant les systèmes plus intelligents, plus automatisés et plus performants. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leur architecture de données sont mieux équipées pour exploiter le plein potentiel de leurs données, innover en continu et maintenir un avantage concurrentiel durable.

      Quelques sources pour aller plus loin :

      Prêt à transformer votre gestion et votre analyse des données ? Contactez-nous dès aujourd’hui pour discuter de la façon dont l’IA peut vous aider à atteindre vos objectifs.

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